ChatGPT惊喜！单次查询仅消耗约0.3瓦时【研究新发现】

科技创新，节能环保，ChatGPT引领AI新风向

　　 2月12日消息，非营利人工智能研究机构EpochAI发布了一项针对ChatGPT能耗的新研究，结果显示其能耗水平可能远低于先前的普遍认知。这项研究为评估大型语言模型的环境影响提供了一个新的视角。尽管ChatGPT在处理各种任务时表现出色，但其实际能耗可能并没有人们想象中的那么高，这无疑是一个令人鼓舞的消息。随着技术的进步，我们或许能够找到更高效的方式来运行这些复杂的系统，从而减少它们对环境的影响。

　　 此前，根据一项广为流传的数据，ChatGPT在回答一个问题时大约需要消耗3千瓦时的电力，这比谷歌搜索高出十倍。然而，EpochAI的研究人员对此提出了不同的看法。通过对OpenAI最新发布的GPT-4o模型进行深入研究，EpochAI发现，ChatGPT的平均查询能耗实际上仅为0.3千瓦时，这一数值甚至低于一些常见的家用电器。这表明，尽管人工智能技术在处理复杂任务时展现出强大的能力，但其实际运行成本可能并没有之前预想的那么高昂。 这样的研究结果有助于我们更全面地理解人工智能技术的实际应用成本，并可能对未来的人工智能发展和部署策略产生积极影响。它不仅为降低人工智能运行成本提供了新的视角，同时也提醒我们在评估新技术时应保持客观和科学的态度。

　　 Epoch AI 的数据分析师约书亚・尤（Joshua You）在接受 TechCrunch 采访时表示：“与使用普通电器、调节室内温度或驾驶汽车相比，ChatGPT 的能耗并不算什么。”

　　 注意到，随着AI行业的迅速发展，其能源消耗和对环境的影响日益引起公众的关注。就在上个月，超过100个组织联名发表公开信，敦促AI行业及监管机构确保新建的AI数据中心不会过度消耗自然资源，并且应避免依赖不可再生的能源。

　　 约书亚・尤指出，他之所以开展这项分析，是因为此前的研究存在过时的问题。例如，得出 3 瓦时能耗估计的研究报告假设 OpenAI 使用的是较老、效率较低的芯片来运行其模型。尤表示：“我看到很多公众讨论都正确地认识到 AI 在未来几年将消耗大量能源，但并没有准确描述当前 AI 的能耗情况。此外，我的一些同事注意到，每次查询耗电 3 瓦时的估算数据是基于较旧的研究，而且从初步计算来看，这一数字似乎过高。”

　　 尽管EpochAI的0.3瓦时数据是对ChatGPT能耗的一个估算值，因为OpenAI尚未提供详细的能耗信息以进行精确计算，但这项研究依然具有重要的参考价值。此外，这项分析没有考虑到ChatGPT在图像生成或处理长文本输入等方面可能消耗的额外电力。这表明，随着ChatGPT处理更复杂任务的需求增加，其能耗可能会相应上升。例如，带有长文件附件等“长输入”的查询可能会比普通的简单问题消耗更多能源。 这种对能源消耗的关注对于理解人工智能技术的实际影响至关重要。随着人工智能技术的发展和应用范围的扩大，我们需要更加关注这些系统在实际运行中的能耗情况，以便更好地评估它们对环境的影响，并探索更加节能高效的解决方案。

　　 不过，尤预计，ChatGPT的基础能耗未来可能会增加。他指出，随着人工智能技术的进步，训练这些更加先进的AI模型可能会消耗更多的能源。未来的AI系统可能会被更频繁地使用，并且需要处理更为复杂和繁多的任务，而不仅仅是像现在人们使用ChatGPT时那样简单互动。 这种趋势表明，尽管人工智能的发展为我们的生活带来了极大的便利，但同时也对能源需求提出了更高的要求。如何在推动技术创新的同时，寻找更加可持续的能源解决方案，将是未来社会面临的一个重要挑战。我们需要在追求技术进步的同时，考虑其对环境的影响，探索更加高效和环保的计算方法，以确保科技发展与环境保护能够和谐共存。

　　 此外，随着行业焦点逐渐转向推理模型，我们看到了与GPT-4这类能快速生成回应的模型不同的发展趋势。推理模型需要几秒甚至几分钟的时间来处理信息并得出结论，这个过程不仅需要更强大的计算资源，还会显著增加能源消耗。 这种趋势反映出AI领域正在追求更加复杂和深入的分析能力。虽然快速响应的模型在许多应用场景中非常实用，但推理模型所展现的深度思考能力对于解决更为复杂的现实世界问题至关重要。这也意味着未来的AI技术将不得不面对更高的能源成本和技术挑战。不过，长远来看，这可能会推动硬件技术的进步以及更高效的算法开发，为AI的应用开辟新的可能性。

　　 尤表示：尽管OpenAI已经开始推出更节能的推理模型，如o3-mini，但根据目前的情况来看，这些效率上的改进似乎还不足以抵消推理模型日益复杂的“思考”过程以及全球范围内AI使用量不断增加所带来的额外能耗需求。未来，推理模型将越来越多地承担起那些旧模型无法完成的任务，并因此生成更多的数据，这无疑需要更多的数据中心来支持。这一趋势不仅对能源消耗提出了更高的要求，也对现有的基础设施提出了新的挑战。 从长远来看，虽然技术的进步可能会带来能效的提高，但我们需要更加关注如何平衡技术发展与环境保护之间的关系，寻找更为可持续的发展路径。同时，这也提醒我们，在推动AI技术创新的同时，必须同步考虑其对环境的影响，探索更加环保的技术解决方案。